OpenCV定制化创建角点检测子
定制化创建角点检测子
目标
在这个教程中我们将涉及:
- 使用 OpenCV 函数 cornerEigenValsAndVecs 来计算像素对应的本征值和本征向量来确定其是否是角点。
- 使用OpenCV 函数 cornerMinEigenVal 通过最小化本征值来进行角点检测。
- 用上述两个函数实现一个定制化的Harris detector,类似Shi-Tomasi检测子。
解释
代码
这个教程的代码如下所示。源代码还可以从 这个链接下载得到
#include "opencv2/highgui/highgui.hpp"
#include "opencv2/imgproc/imgproc.hpp"
#include <iostream>
#include <stdio.h>
#include <stdlib.h> using namespace cv;
using namespace std; /// Global variables
Mat src, src_gray;
Mat myHarris_dst; Mat myHarris_copy; Mat Mc;
Mat myShiTomasi_dst; Mat myShiTomasi_copy; int myShiTomasi_qualityLevel = 50;
int myHarris_qualityLevel = 50;
int max_qualityLevel = 100; double myHarris_minVal; double myHarris_maxVal;
double myShiTomasi_minVal; double myShiTomasi_maxVal; RNG rng(12345); char* myHarris_window = "My Harris corner detector";
char* myShiTomasi_window = "My Shi Tomasi corner detector"; /// Function headers
void myShiTomasi_function( int, void* );
void myHarris_function( int, void* ); /** @function main */
int main( int argc, char** argv )
{
/// Load source image and convert it to gray
src = imread( argv[1], 1 );
cvtColor( src, src_gray, CV_BGR2GRAY ); /// Set some parameters
int blockSize = 3; int apertureSize = 3; /// My Harris matrix -- Using cornerEigenValsAndVecs
myHarris_dst = Mat::zeros( src_gray.size(), CV_32FC(6) );
Mc = Mat::zeros( src_gray.size(), CV_32FC1 ); cornerEigenValsAndVecs( src_gray, myHarris_dst, blockSize, apertureSize, BORDER_DEFAULT ); /* calculate Mc */
for( int j = 0; j < src_gray.rows; j++ )
{ for( int i = 0; i < src_gray.cols; i++ )
{
float lambda_1 = myHarris_dst.at<float>( j, i, 0 );
float lambda_2 = myHarris_dst.at<float>( j, i, 1 );
Mc.at<float>(j,i) = lambda_1*lambda_2 - 0.04*pow( ( lambda_1 + lambda_2 ), 2 );
}
} minMaxLoc( Mc, &myHarris_minVal, &myHarris_maxVal, 0, 0, Mat() ); /* Create Window and Trackbar */
namedWindow( myHarris_window, CV_WINDOW_AUTOSIZE );
createTrackbar( " Quality Level:", myHarris_window, &myHarris_qualityLevel, max_qualityLevel,
myHarris_function );
myHarris_function( 0, 0 ); /// My Shi-Tomasi -- Using cornerMinEigenVal
myShiTomasi_dst = Mat::zeros( src_gray.size(), CV_32FC1 );
cornerMinEigenVal( src_gray, myShiTomasi_dst, blockSize, apertureSize, BORDER_DEFAULT ); minMaxLoc( myShiTomasi_dst, &myShiTomasi_minVal, &myShiTomasi_maxVal, 0, 0, Mat() ); /* Create Window and Trackbar */
namedWindow( myShiTomasi_window, CV_WINDOW_AUTOSIZE );
createTrackbar( " Quality Level:", myShiTomasi_window, &myShiTomasi_qualityLevel, max_qualityLevel,
myShiTomasi_function );
myShiTomasi_function( 0, 0 ); waitKey(0);
return(0);
} /** @function myShiTomasi_function */
void myShiTomasi_function( int, void* )
{
myShiTomasi_copy = src.clone(); if( myShiTomasi_qualityLevel < 1 ) { myShiTomasi_qualityLevel = 1; } for( int j = 0; j < src_gray.rows; j++ )
{ for( int i = 0; i < src_gray.cols; i++ )
{
if( myShiTomasi_dst.at<float>(j,i) > myShiTomasi_minVal + ( myShiTomasi_maxVal -
myShiTomasi_minVal )*myShiTomasi_qualityLevel/max_qualityLevel )
{ circle( myShiTomasi_copy, Point(i,j), 4, Scalar( rng.uniform(0,255),
rng.uniform(0,255), rng.uniform(0,255) ), -1, 8, 0 ); }
}
}
imshow( myShiTomasi_window, myShiTomasi_copy );
} /** @function myHarris_function */
void myHarris_function( int, void* )
{
myHarris_copy = src.clone(); if( myHarris_qualityLevel < 1 ) { myHarris_qualityLevel = 1; } for( int j = 0; j < src_gray.rows; j++ )
{ for( int i = 0; i < src_gray.cols; i++ )
{
if( Mc.at<float>(j,i) > myHarris_minVal + ( myHarris_maxVal - myHarris_minVal )
*myHarris_qualityLevel/max_qualityLevel )
{ circle( myHarris_copy, Point(i,j), 4, Scalar( rng.uniform(0,255), rng.uniform(0,255),
rng.uniform(0,255) ), -1, 8, 0 ); }
}
}
imshow( myHarris_window, myHarris_copy );
}
解释
结果
翻译者
Shuai Zheng, <kylezheng04@gmail.com>, http://www.cbsr.ia.ac.cn/users/szheng/
from: http://www.opencv.org.cn/opencvdoc/2.3.2/html/doc/tutorials/features2d/trackingmotion/generic_corner_detector/generic_corner_detector.html#generic-corner-detector
OpenCV定制化创建角点检测子的更多相关文章
- OpenCV Shi-Tomasi角点检测子
Shi-Tomasi角点检测子 目标 在这个教程中我们将涉及: 使用函数 goodFeaturesToTrack 来调用Shi-Tomasi方法检测角点. 理论 代码 这个教程的代码如下所示.源代码还 ...
- OpenCV Harris 角点检测子
Harris 角点检测子 目标 本教程中我们将涉及: 有哪些特征?它们有什么用? 使用函数 cornerHarris 通过 Harris-Stephens方法检测角点. 理论 有哪些特征? 在计算机视 ...
- OpenCV教程(43) harris角的检测(1)
计算机视觉中,我们经常要匹配两幅图像.匹配的的方式就是通过比较两幅图像中的公共特征,比如边,角,以及图像块(blob)等,来对两幅图像进行匹配. 相对于边,角更适合描述图像特征, ...
- opencv笔记6:角点检测
time:2015年10月09日 星期五 23时11分58秒 # opencv笔记6:角点检测 update:从角点检测,学习图像的特征,这是后续图像跟踪.图像匹配的基础. 角点检测是什么鬼?前面一篇 ...
- cv2.cornerHarris()详解 python+OpenCV 中的 Harris 角点检测
参考文献----------OpenCV-Python-Toturial-中文版.pdf 参考博客----------http://www.bubuko.com/infodetail-2498014. ...
- Opencv学习笔记------Harris角点检测
image算法测试iteratoralgorithmfeatures 原创文章,转载请注明出处:http://blog.csdn.net/crzy_sparrow/article/details/73 ...
- OpenCV教程(45) harris角的检测(3)
在前面一篇教程中,我们通过取局部最大值的方法来处理检测结果,但是从图像中可以看到harris角的分布并不均匀,在纹理颜色比较深的地方检测的harris角结果更密集一些.本章中,我们使用一个 ...
- opencv亚像素级角点检测
一般角点检测: harris cv::cornerHarris() shi-tomasi cv::goodFeaturesToTrack() 亚像素级角点检测是在一般角点检测基础之上将检测出的角点精确 ...
- OpenCV教程(44) harris角的检测(2)
在上一篇教程中,我们得到的harris特征角二值图中,角的数目特别多,本章我们用一个局部最大化的方法,只保留局部值最大的harris特征角. // Harris角计算 cv::corner ...
随机推荐
- bitbucket SSH 生成
在bitbucket设置ssh的方法: 1.运行ssh-keygen. 2.一路enter,直接到结束. 3 seeting 中Bitbucket选择.ssh/id_rsa.pub文件
- 错误:Could not create the Android package. See the Output (Build) window for more details
错误:Could not create the Android package. See the Output (Build) window for more details. Mono For An ...
- QString 与中文问题
原文请看:http://www.cnblogs.com/phoenixlaozhu/articles/2553180.html (更新:本文的姊妹篇Qt5与中文问题) 首先呢,声明一下,QString ...
- Spring学习——什么是AOP
在网上查找什么是AOP,查到了下面这段话,我感觉写得清晰明了,一下子就明白了什么是面向切面编程AOP. ———————————————————————————————————————————————— ...
- asp.net core集成MongoDB
0.目录 整体架构目录:ASP.NET Core分布式项目实战-目录 一.前言及MongoDB的介绍 最近在整合自己的框架,顺便把MongoDBD的最简单CRUD重构一下作为组件化集成到asp.net ...
- hdu 1114 dp动规 Piggy-Bank
Piggy-Bank Time Limit:1000MS Memory Limit:32768KB 64bit IO Format:%I64d & %I64u Submit S ...
- 51Nod1962 区间计数
这题与之前那道区间最值的题非常类似,依旧是二分区间,然后统计跨过中间点的区间贡献. 我们要选出小于等于和小于的,这样就可以算出相等的区间长了. 复杂度O(nlogn) By:大奕哥 #include& ...
- POJ3710 Christmas Game 博弈论 sg函数 树的删边游戏
http://poj.org/problem?id=3710 叶子节点的 SG 值为0:中间节点的SG值为它的所有子节点的SG值加1后的异或和. 偶环可以视作一个点,奇环视为一条边(连了两个点). 这 ...
- loj115 无源汇有上下界可行流
link 题意&题解 code: #include<bits/stdc++.h> #define rep(i,x,y) for (int i=(x);i<=(y);i++) ...
- Swify闭包
闭包:是字包含的匿名函数代码块,可以做为表达式.函数参数和函数返回值,闭包表达式的运算结果是一种函数类型.类似于 C# Lambda 表达式. 闭包表达式: {(参数列表)->返回类型 in 语 ...